Lineamientos estratégicos para el uso de Inteligencia Artificial en la comunidad académica de la Universidad Militar Nueva Granada
El presente estudio aplicado en la Universidad Militar Nueva Granada aborda el creciente uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior y su impacto en el pensamiento crítico, la ética y dependencia que finalmente influyen en la calidad educativa. Ante la falta de lineamientos claro...
- Autores:
-
Agudelo Vargas, Fredy Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.umng.edu.co:10654/47563
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10654/47563
- Palabra clave:
- Educación Superior
Inteligencia Artificial
Ética
Pensamiento Crítico
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Cuadro de Mando Integral
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El presente estudio aplicado en la Universidad Militar Nueva Granada aborda el creciente uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior y su impacto en el pensamiento crítico, la ética y dependencia que finalmente influyen en la calidad educativa. Ante la falta de lineamientos claros, se propone establecer directrices para su uso responsable al interior de esta institución por parte de la comunidad académica. Se empleó una metodología con un enfoque mixto, respecto al componente cuantitativo, se aplicaron encuestas a 843 estudiantes y 143 docentes de las ocho facultades mediante un cuestionario estructurado. para el componente cualitativo, se realizó una revisión bibliográfica de literatura científica entre 2020 y 2025 para contextualizar el fenómeno y sustentar teóricamente los hallazgos. Los resultados muestran una alta adopción de la IA por parte de estudiantes con el 92% y docentes con un 65%, aunque persisten preocupaciones sobre dependencia, limitación del pensamiento crítico y riesgos éticos. Se evidenció desconocimiento general sobre los recursos institucionales con IA y se destacó la necesidad de capacitaciones y políticas claras. Se propone un modelo basado en las perspectivas del Balanced Scorecard (BSC) adaptado a las IES que incluye metas específicas en formación y crecimiento, procesos, cliente y sociedad. Como conclusión, el estudio subraya la urgencia de implementar lineamientos institucionales para regular el uso de la IA, promover su aplicación pedagógica y mitigar sus riesgos, con participación activa de toda la comunidad académica y en concordancia con estándares internacionales como los promovidos por la ONU, UNESCO y OCDE. |
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Sanabria Castellanos, Cindy MarleyiAgudelo Vargas, Fredy AlexanderEspecialista en Gerencia Estratégica de la CalidadBogotáFebrero - abril de 2025Calle 1002025-11-04T18:39:04Z2025-11-04T18:39:04Z2025-05-31https://hdl.handle.net/10654/47563instname:Universidad Militar Nueva Granadareponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granadarepourl:https://repository.umng.edu.coEl presente estudio aplicado en la Universidad Militar Nueva Granada aborda el creciente uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior y su impacto en el pensamiento crítico, la ética y dependencia que finalmente influyen en la calidad educativa. Ante la falta de lineamientos claros, se propone establecer directrices para su uso responsable al interior de esta institución por parte de la comunidad académica. Se empleó una metodología con un enfoque mixto, respecto al componente cuantitativo, se aplicaron encuestas a 843 estudiantes y 143 docentes de las ocho facultades mediante un cuestionario estructurado. para el componente cualitativo, se realizó una revisión bibliográfica de literatura científica entre 2020 y 2025 para contextualizar el fenómeno y sustentar teóricamente los hallazgos. Los resultados muestran una alta adopción de la IA por parte de estudiantes con el 92% y docentes con un 65%, aunque persisten preocupaciones sobre dependencia, limitación del pensamiento crítico y riesgos éticos. Se evidenció desconocimiento general sobre los recursos institucionales con IA y se destacó la necesidad de capacitaciones y políticas claras. Se propone un modelo basado en las perspectivas del Balanced Scorecard (BSC) adaptado a las IES que incluye metas específicas en formación y crecimiento, procesos, cliente y sociedad. Como conclusión, el estudio subraya la urgencia de implementar lineamientos institucionales para regular el uso de la IA, promover su aplicación pedagógica y mitigar sus riesgos, con participación activa de toda la comunidad académica y en concordancia con estándares internacionales como los promovidos por la ONU, UNESCO y OCDE.This study, conducted at the Universidad Militar Nueva Granada, addresses the increasing use of artificial intelligence (AI) in higher education and its impact on critical thinking, ethics, and dependency, which ultimately influence educational quality. In response to the lack of clear guidelines, the study proposes the establishment of directives for the responsible use of AI within the institution by the academic community. A mixed-methods research approach was employed. The quantitative component involved surveys of 843 students and 143 faculty members from eight faculties, using a structured questionnaire. For the qualitative component, a literature review of scientific sources published between 2020 and 2025 was conducted to contextualize the phenomenon and provide theoretical support. Results indicate a high adoption of AI among students (92%) and faculty (65%), although concerns remain regarding dependency, diminished critical thinking, and ethical risks. There was a general lack of awareness regarding institutional AI resources, highlighting the need for training and clear policies. A model based on the Balanced Scorecard (BSC) perspectives adapted to higher education institutions is proposed, including specific goals in learning and growth, internal processes, client focus, and societal contribution. The study concludes by emphasizing the urgency of implementing institutional guidelines to regulate AI use, encourage its pedagogical application, and mitigate associated risks, with active participation from the academic community and alignment with international standards set by the UN, UNESCO, and the OECD.Especializaciónapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Lineamientos estratégicos para el uso de Inteligencia Artificial en la comunidad académica de la Universidad Militar Nueva GranadaStrategic guidelines for the use of Artificial Intelligence in the academic community of the Nueva Granada Military UniversityTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEspecialización en Gerencia Estratégica de la CalidadFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaBarcia Cedeño, E. I., Tambaco Quintero, A. R., Angulo Quiñónez, O. G., Prado Zamora, M. E., & Valverde Prado, N. G. (2024). Análisis de tendencias y futuro de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior: perspectivas y desafíos. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(1), 3061-3076. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9637Beltrán Fuentes, A. F. (2024). El impacto del uso de la inteligencia artificial en los estudiantes de administración de empresas de la Pontificia Universidad Javeriana. https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/67959Caro A., C. (2022). Balance Scorecard en Instituciones de educación Superior. Boletín De Políticas Y Gestión Educativa, 3(3), 49–53. https://revistas.umce.cl/index.php/boletin/article/view/2402Del Cisne Loján, M., Antonio Romero, J., Sancho Aguilera, D., & Yajaira Romero, A. (2024). Consecuencias de la Dependencia de la Inteligencia Artificial en Habilidades Críticas y Aprendizaje Autónomo en los Estudiantes. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(2), 2368-2382. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10678Gallent-Torres, C., Zapata-González, A., & Ortego-Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2), 1-21. https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134González Campos, J. A., López Núñez, J. C., & Araya Pérez, C. E. (2024). Educación superior e inteligencia artificial: desafíos para la universidad del siglo XXI. Aloma: Revista de Psicologia, Ciencies de l’Educacio i de l’Esport, 42(1), 79–90. https://doi-org.ezproxy.umng.edu.co/10.51698/aloma.2024.42.1.79-90Hernández Sampieri, R. (2023). Metodología de la Investigación Plus, las rutas cualitativas, cuantitativas y mixta. McGrawHill. https://www-ebooks7-24-com.ezproxy.umng.edu.co/?il=34866Jardón, M., Allas, W., Zamora, D., & Cedeño, N., (2024). 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